门控神经网络第9页

基于深度学习的智能图像风格转换系统：技术与实践

近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN），为图像风格转换带来了革命性的进展。本文将详细介绍基于深度学习的智能图像风格转换系统的原理、实现方法以及实际应用案例。

Blossom.118·2025-06-19 06:53

神经网络模型输入预处理与填充一致性问题

在将图像输入神经网络模型（如目标检测、分割等）前，通常需要对输入进行预处理，包括缩放、填充、归一化等。不同的填充方式会导致模型推理结果出现差异，尤其影响目标的位置、比例和空间感知。

leo0308·2025-06-19 04:07

推荐文章：Faster_Mean_Shift - GPU加速的像素嵌入框架利器

乌芬维Maisie·2025-06-19 04:34

【Python】深度学习-VGG19网络

第一章：VGG的哲学根基——一场由简约与深度引领的革命在卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）的璀璨星河中，VGG（VisualGeometryGroup）网络家族的出现

宅男很神经·2025-06-19 01:43

VGG-19（Visual Geometry Group）模型

VGG-19是由牛津大学视觉几何组和GoogleDeepMind的研究人员在2014年提出的一个非常经典的深度卷积神经网络模型。

·2025-06-18 21:49

pytorch都有哪些神经网络，都哪些情况使用这些神经网络

PyTorch提供了多种神经网络类型，适用于不同的场景，以下是一些常见的神经网络及其适用情况：前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork,FNN）结构：由输入层、若干隐藏层和输出层组成

zhiSiBuYu0517·2025-06-18 16:47

神经网络全景图：五大核心架构详解与本质区别

在人工智能的进化史上，神经网络如同分形生长的生命体，不断分化出适应不同任务的专用结构。本文将深入解析五大核心神经网络架构，揭示其设计哲学与应用边界。

摘取一颗天上星️·2025-06-18 12:42

AI人工智能深度学习入门指南：从基础到实践_副本

AI人工智能深度学习入门指南：从基础到实践关键词：人工智能、机器学习、深度学习、神经网络、梯度下降、反向传播、实战案例摘要：本文是为零基础或初级学习者打造的深度学习入门指南。

AI大模型应用实战·2025-06-18 11:07

ROS与机器人开发

一、ROS的本质定位：机器人开发的“神经网络”1.1核心定义ROS≠操作系统，而是运行在操作系统之上的元操作系统（Meta-OS）。

、我是男生。·2025-06-18 09:53

[论文阅读]PIDNet: A Real-time Semantic Segmentation Network Inspired by PID Controllers

在本文中，我们在卷积神经网络（CNN）和比例积分微分（PID）控制器之间架起了桥梁，并揭示了双分支网络只是一个比例积分（PI）控制器，当然也会存在类似的超调问题。为了解决这个问题，

颜笑晏晏·2025-06-18 08:16

昇思25天学习打卡营第9天|使用静态图加速

数据集Dataset数据是深度学习的基础，高质量的数据输入将在整个深度神经网络中起到积极作用。

蓝精灵1·2025-06-18 03:44

深度学习 backbone，neck，head网络关键组成

（头部）是网络的关键组成部分，各自承担了不同的功能：1，总署：Backbone,译作骨干网络，主要指用于特征提取的，已在大型数据集(例如ImageNet|COCO等)上完成预训练，拥有预训练参数的卷积神经网络

SLAM必须dunk·2025-06-18 02:12

李宏毅机器学习——类神经网络训练不起来怎么办？

https://www.bilibili.com/video/BV1Wv411h7kN?spm_id_from=333.788.videopod.episodes&vd_source=779fe6f5ae2ab98c0dc9480ff4ae61a3&p=201.局部最小值（localminima）与鞍点（saddlepoint）criticalpoint：hessian矩阵：1.1判断点类型：1.

JustNow_Man·2025-06-18 02:39

AI人工智能语音识别的多模态融合应用

AI人工智能语音识别的多模态融合应用关键词：语音识别、多模态融合、深度学习、神经网络、特征提取、端到端学习、注意力机制摘要：本文深入探讨了AI语音识别中的多模态融合技术，从基础原理到实际应用进行了全面剖析

AI天才研究院·2025-06-18 02:07

计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet

计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet一、前言二、卷积神经网络基础概念2.1卷积层2.1.1卷积运算原理2.1.2卷积核的作用与参数2.2池化层2.2.1最大池化与平均池化2.2.2

xcLeigh·2025-06-18 02:04

多模态大模型：技术原理与实战语音多模态技术

多模态大模型：技术原理与实战语音多模态技术关键词：多模态大模型，语音识别，自然语言处理，深度学习，神经网络，融合技术1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展，多模态大模型逐渐成为研究热点。

AI智能应用·2025-06-18 00:58

深度学习进阶：卷积神经网络(CNN)原理与实战

1.卷积神经网络概述卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是深度学习中专门用于处理网格状数据（如图像、语音、视频）的神经网络架构。

软考和人工智能学堂·2025-06-17 23:51

深度学习入门指南：从基础概念到代码实践

深度学习入门指南：从基础概念到代码实践1.深度学习概述深度学习是机器学习的一个分支，它通过模拟人脑神经元的工作方式，构建多层次的神经网络模型来处理复杂的数据模式。

软考和人工智能学堂·2025-06-17 23:18

深度学习框架与联邦学习：探究未来的AI发展趋势=======================摘要：本文将深入探讨深度学习框架与联邦学习的融合，分析其在现代AI领域的应用和发展趋势。我们将介绍深度学习框

它为开发者提供了便捷的工具和库，使得构建复杂的神经网络模型变得更加简单高效

·2025-06-17 23:46

残差网络中相加后激活的深度解析

残差网络中相加后激活的深度解析在残差网络中，"相加后激活"（post-additionactivation）是ResNet原始设计的关键特征，这一设计选择背后蕴含了深刻的神经网络原理，对模型性能有着重要影响

浩瀚之水_csdn·2025-06-17 18:20

如何用PyTorch构建第一个神经网络？——从环境搭建到实战部署的零基础指南

这几年带学员入门深度学习时，发现90%的新手都会卡在「第一个神经网络构建」上：有人装环境时被CUDA版本搞晕，有人写模型时分不清nn.Module和nn.Sequential，还有人训练时遇到梯度不更新的问题

唐宇迪（学习规划+技术答疑）·2025-06-17 18:42

「大模型学习」(10)LLM的量化（GPTQ、LLM.int8()、AWQ）不信你学不会！

为什么量化对神经网络精度影响不大？1.权重和输入经过归一化，数值范围较小➤通常神经网络训练后会对输入和权重做标准

木楚子·2025-06-17 16:32

Elman_神经网络在图像识别领域的应用尝试(附DeepSeek行业解决方案100+)

博主介绍：Java、Python、js全栈开发“多面手”，精通多种编程语言和技术，痴迷于人工智能领域。秉持着对技术的热爱与执着，持续探索创新，愿在此分享交流和学习，与大家共进步。DeepSeek-行业融合之万象视界(附实战案例详解100+)全栈开发环境搭建运行攻略：多语言一站式指南(环境搭建+运行+调试+发布+保姆级详解)感兴趣的可以先收藏起来，希望帮助更多的人DeepSeek行业解决方案详解总站

fanxbl957·2025-06-17 15:25

Boltzmann_神经网络在工业过程控制参数优化中的应用(附DeepSeek行业解决方案100+)

博主介绍：Java、Python、js全栈开发“多面手”，精通多种编程语言和技术，痴迷于人工智能领域。秉持着对技术的热爱与执着，持续探索创新，愿在此分享交流和学习，与大家共进步。DeepSeek-行业融合之万象视界(附实战案例详解100+)全栈开发环境搭建运行攻略：多语言一站式指南(环境搭建+运行+调试+发布+保姆级详解)感兴趣的可以先收藏起来，希望帮助更多的人DeepSeek行业解决方案详解总站

fanxbl957·2025-06-17 15:24

2025年计算机应用与神经网络国际会议（CANN 2025）

2025InternationalConferenceonComputerApplicationsandNeuralNetworks（一）会议信息会议简称：CANN2025大会地点：中国·重庆收录检索：提交EiCompendex,CPCI,CNKI,GoogleScholar等（二）会议简介2025年计算机应用与神经网络国际会议定在中国重庆举行

学术-罗老师·2025-06-17 14:18

深度学习实战111-基于神经网络的A股、美股、黄金对冲投资策略（PyTorch LSTM）

投资方案样例1.初始资金分配（假设总资金10万元）2.动态调整举例情景一：美股进入牛市，A股震荡情景二：A股进入牛市，美股高位震荡情景三：全球风险事件，市场大跌四、操作细节与注意事项五、样例操作流程六、基于神经网络的

微学AI·2025-06-17 12:35

【BP数据预测】基于matlab遗传算法优化BP神经网络GA-BP数据预测【含Matlab源码 1376期】

欢迎来到海神之光博客之家✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进；个人主页：海神之光代码获取方式：海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式（1）完整代码，已上传资源；需要的，在博主主页搜期号直接付费下载或者订阅本专栏赠送此代

海神之光·2025-06-17 12:02

图神经网络(GNN)模型的基本原理

传统的神经网络在处理像图像、文本这类具有固定结构的数据时表现出色，但面对具有不规则拓扑结构的图数据，如社交网络、化学分子结构、知识图谱等，却显得力不从心。

xiaocai_6666·2025-06-17 06:20

pytorch之nn.Sequential使用详解

nn.Sequential是PyTorch库中的一个类，它允许通过按顺序堆叠多个层来创建神经网络模型。它提供了一种方便的方式来定义和组织神经网络的层。

yueguang8·2025-06-17 04:04

Pytorch框架——自动微分和反向传播

一、自动微分概念自动微分（AutomaticDifferentiation，AD）是一种利用计算机程序自动计算函数导数的技术，它是机器学习和优化算法中的核心工具（如神经网络的梯度下降），通过反向传播计算并更新梯度

Xyz_Overlord·2025-06-16 23:31

【解密LSTM、GRU如何解决传统RNN梯度消失问题】

在深度学习的世界里，循环神经网络（RNN）以其卓越的序列数据处理能力广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。然而，传统RNN存在的一个严重问题——梯度消失，限制了它的表现。

姜栀·2025-06-16 20:42

YOLOv11模型改进-模块-引入轻量级深度神经网络的卷积核DualConv 降低参数量

本篇文章将介绍一个新的改进机制——轻量级深度神经网络的卷积核DualConv，并阐述如何将其应用于YOLOv11中，显著提升模型性能。

一勺汤·2025-06-16 18:04

python打卡day41

简单CNN数据增强卷积神经网络定义的写法batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图调度器：直接修改基础学习率一、数据增强在图像数据预处理环节，为提升数据多样性

ZHPEN1·2025-06-16 17:54

PyTorch 是一个 Python 包，提供两个高级功能：具有强大 GPU 加速的张量计算（如 NumPy）；基于基于磁带的 autograd 系统构建的深度神经网络；

一、软件介绍文末提供程序和源码下载PyTorch是一个Python包，提供两个高级功能：具有强大GPU加速的张量计算（如NumPy）；基于基于磁带的autograd系统构建的深度神经网络；您可以在需要时重复使用自己喜欢的

struggle2025·2025-06-16 16:19

PyTorch项目打包部署：从模型训练到生产环境的全链路解析

然而，当我们将一个精心设计并训练完成的PyTorch模型从实验室环境推向实际应用时，却面临着诸多挑战——如何有效地将这些复杂的神经网络模型部署到生产环境中？

cda2024·2025-06-16 15:43

深入剖析 AI 大模型中的 Dense 架构

深入剖析AI大模型中的Dense架构本人掘金号，欢迎点击关注：掘金号地址本人公众号，欢迎点击关注：公众号地址一、引言在人工智能领域，深度神经网络的发展日新月异，各种架构层出不穷。

Android 小码蜂·2025-06-16 14:07

初中生也能看懂的“神经网络”原理

1.神经网络：数据与决策的转化引擎神经网络如同精密的信息加工厂，输入原始数据，输出决策结果。输入必须是数字，输出也必然是数字。

TGITCIC·2025-06-16 12:50

CNN中的感受野

感受野（ReceptiveField）是卷积神经网络（CNN）中的核心概念，指网络中某一层特征图上的单个神经元在输入图像上所能“看到”或影响的区域范围。

AI扶我青云志·2025-06-16 12:47

为什么Sigmoind适用于输出层而不是输入层隐藏层

Sigmoid函数在神经网络中的适用性与其数学特性、计算效率及梯度行为密切相关。

AI扶我青云志·2025-06-16 12:47

TensorFlow与Pytorch的区别

它能够进行深度神经网络的训练和推理，具有高效、灵活、跨平台等优点，被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等领域。

m0_49517971·2025-06-16 11:44

Pytorch 学习 - 6.pytorch 张量数学-自动求取梯度

在深度学习和神经网络训练中，梯度计算是反向传播算法的核心部分，它允许我们更新模型的权重以最小化损失函数。下面是对torch.autograd.backward函数的详细解释

chenchihwen·2025-06-16 11:43

PyTorch张量操作中dim参数的核心原理与应用技巧：

今天在搭建神经网络模型中重写forward函数时，对输出结果在最后一个维度上应用Softmax函数，将输出转化为概率分布。但对于dim的概念不是很熟悉，经过查阅后整理了一下内容。

AI扶我青云志·2025-06-16 11:12

基于哈里斯鹰算法优化的正则化极限学习机(RELM)的回归预测

极限学习机的结构是一种典型的单隐层前馈神经网络(SLFN)。极限学习机的结构见图RELM算法：若NNN个

智能算法研学社（Jack旭）·2025-06-16 09:30

深度学习小项目合集之音频语音识别-视频介绍下自取

深度学习对动物的异常声音识别_哔哩哔哩_bilibili简介:本代码python代码，pytorch框架下运行，是将data文件夹下动物的异常声音的wav格式的音频文件读取，转化成了梅尔卡图，再通过cnn卷积神经网络对转化后的声音特征进行训练

no_work·2025-06-16 07:20

【深度学习】嘿马深度学习笔记第1篇：深度学习基本概要【附代码文档】

图片无法加载本教程的知识点为：深度学习介绍1.1深度学习与机器学习的区别TensorFlow介绍2.4张量2.4.1张量(Tensor)2.4.1.1张量的类型TensorFlow介绍1.2神经网络基础

某miao·2025-06-16 06:39

《A Gentle Introduction to Graph Neural Networks》

这篇《AGentleIntroductiontoGraphNeuralNetworks》是一篇非常经典且对新手友好的图神经网络入门文章。我将为你深入浅出地解读它的核心思想、关键概念和重要性。

欧先生^_^·2025-06-16 05:05

深度学习小项目合集-视频介绍下自取

内容包括：基于深度学习的动物声音分类https://www.bilibili.com/video/BV11C4y1P7mD/基于卷积神经网络之鸟鸣识别鸟的种类https://www.bilibili.com

no_work·2025-06-15 23:59

机器学习在智能水泥基复合材料中的应用与实践

会议亮点1.前沿技术融合围绕材料科学核心挑战（如强度预测、小样本数据分析），系统讲解：物理信息神经网络（PINNs）：融合物理定律解决材料力学问题生成对抗网络（GAN）：实现复合材料数据增强可解

m0_75133639·2025-06-15 22:51

30 - Partnet模块

论文《NON-DEEPNETWORKS》1、作用论文提出了“Partnet”，这是一种新型的神经网络架构，旨在不依赖传统的深层架构就能在视觉识别任务中达到高性能。

Leo Chaw·2025-06-15 22:17

28 - ShuffleAttention模块

它通过在神经网络中引入注意力机制，使网络能够更加关注于图像中的重要特征，同时抑制不相关的信息。2、机制1、特征分组：SA模块首先将输入特征图沿通道维度分成多个子特征组，这样每个子特征组可以

Leo Chaw·2025-06-15 22:47

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